Glidande medelvärde leveranskedjan

Märkt med enkelt glidande medelvärde. I vecka 6 på kursen kommer vi att titta på efterfrågan och prognoser, ett område som får stor uppmärksamhet, speciellt som intresset för supply chain management växer och vi strävar efter att effektivare planera och samordna försörjningskedjan som En helhet. Det sägs ofta att prognoserna vanligtvis är fel, något spektakulärt så. Lärandemålen för kursen i veckan är att du borde förstå rollen som prognoser som grund för försörjningskedjans planering. Att du ska kunna jämföra Skillnader mellan oberoende och beroende efterfrågan För det tredje kommer du att kunna identifiera de grundläggande komponenterna i oberoende efterfrågan, inklusive genomsnittlig trend, säsong och slumpmässig variation. Du kommer att kunna beskriva de gemensamma kvalitativa prognosteknikerna som Delphi Method and Collaborative Forecast You Kommer att förstå grundläggande kvantitativa prognostekniker och användningen av sönderdelning att prognostisera när trend och säsongsmässighet är närvarande. Följande video betonar behovet av noggrannhet och commonsense vid prognoser. Förskott kan delas in i två typer, strategiska och taktiska Strategiska prognoser används för att hjälpa till med att skapa en strategi som bestämmer hur efterfrågan är uppfylld. Taktiska prognoser används för att Bistå beslutsfattande på en daglig basis Demandhantering används för att påverka källorna till produkt - eller tjänstefterfrågan, antingen ökad efterfrågan, minskad efterfrågan eller bibehållen konstant nivå. Följande video tittar på de faktorer som påverkar prognoserna inom vinindustrin. Dependent och Oberoende Efterfrågan. Det finns två grundläggande källor till efterfrågan, beroende och oberoende Beroende på efterfrågan är efterfrågan som uppstår som en följd av efterfrågan på andra produkter eller tjänster Oberoende efterfrågan är efterfrågan som inte kan prognostiseras baserat på efterfrågan på en annan produkt Eller service. Dependent efterfrågan är vanligtvis mycket svårt att påverka det är efterfrågan som inte är beroende av faktorer th Du kan påverka och snarare det är efterfrågan som du måste möta Oberoende efterfrågan kan vanligtvis påverkas och organisationer har därför möjlighet att välja om de tar en aktiv roll och påverkar det eller tar en passiv roll och helt enkelt svarar på den efterfrågan som finns. följande video tittar på hur Motorola arbetar med sina prognoser. Textboken identifierar fyra grundläggande typer av prognoser. Kvalitativ prognostisering baseras på mänsklig bedömning och några av de tekniker som används vid kvalitativ prognostisering kommer att diskuteras nedan. Tidsserieanalys ser på datamönster över tid Causal relationer ser på relationerna mellan faktorer som kommer att påverka efterfrågan och simulering syftar till att modellera efterfrågan så att interrelationen mellan efterfrågan faktorer kan förstås bättre Följande video undersöker hur efterfrågan hantering och prognos görs vid Lowes. Utvikligen är efterfrågan tänkt som Med sex komponenter, genomsnittlig trend, säsongsmässiga element, cykliska element, rand om variation och autokorrelation Dessa element av efterfrågan gör det möjligt för oss att förstå mönstret efterfrågan på en produkt som kan tillämpas på förutsägelsen av framtida efterfrågan. En stor efterfrågan är den genomsnittliga efterfrågan på en produkt över tiden Trenden visar hur efterfrågan har förändrats över tiden Och säsongsbetonad efterfrågan visar säsongsvariationer i efterfrågan. Cykliska element förekommer över en längre period än säsongsmässiga element och är svårare att förutsäga, t. ex. som ett resultat av konjunkturcykler. Random variation är baserad på slumpmässiga händelser som är omöjliga att förutsäga medan auto - Korrelation är förhållandet mellan tidigare och framtida efterfrågan, det vill säga att den framtida efterfrågan är relaterad till nuvarande efterfrågan. Om det finns en hög grad av slumpmässig variation är det väldigt lite förhållande mellan nuvarande efterfrågan och framtida efterfrågan. Där finns en hög grad av auto - Korrelation det finns ett starkt förhållande mellan nuvarande och framtida efterfrågan. Tidsseriemodeller. Tidsseriemodeller förutspår framtiden baserat o n tidigare modeller Olika modeller är tillgängliga och den du ska använda beror på vilken tidshorisont du vill förutse, de data du har tillgång till, den noggrannhet du behöver, storleken på prognostiseringsbudgeten och tillgången på lämpligt kvalificerad Människor att genomföra analysen Följande diagram från sidan 488 i textboken är design för att hjälpa till med att välja lämpligt verktyg. Linjär regression används där det finns ett funktionellt förhållande mellan två korrelerade variabler, som används för att förutsäga en variabel baserad på den andra Är användbar där data är relativt stabila. Sammansättningen av en tidsserie används för att identifiera och separera tidsseriedata i sina olika efterfrågekomponenter. Två typer av säsongsvariationer är identifierade additiv, där säsongsmängden i varje säsong är konstant och multiplicativ där Säsongsvariation är en procentandel av efterfrågan på en tidsperiod. Det enkla glidande medlet är användbart när efterfrågan är relativt s bordet, som inte ökar eller minskar snabbt och där det finns få säsongsegenskaper. Rörliga medelvärden kan centreras kring sin mittpunkt eller användas som underlag för att förutsäga framtiden. Med en längre tidsperiod kommer det att resultera i mer variation av variation under en kortare tidsperiod kommer att avslöja statistiska trender snabbare. Ett viktat glidande medelvärde gör att du kan väga specifika tidsperioder inom genomsnittet för att uppnå större noggrannhet. Till exempel kan tyngre vikt ges till senare tidsperioder för att lägga större tonvikt på den senaste efterfrågan. Exponential utjämning är den mest använda för alla prognostekniker och visas i alla datorbaserade prognoser. Det används ofta i detaljhandel och serviceindustri. Det är ofta mycket noggrant, det är ganska lätt att göra, det är lätt att förstå, kräver liten beräkning och är lätt Testas för noggrannhet. Följande video detaljer beteende dessa prognostekniker. Kvalitativa prognoser inv Olves tillämpar mänsklig bedömning för att skapa en prognos Normalt används ett strukturerat tillvägagångssätt, till skillnad från detta. Varianta tekniker används för kvalitativ prognos, inklusive. Historisk Analogi Baserar prognoser på efterfrågestrukturen för liknande produkter. Market Research Forecasts skapas av ett marknadsundersökningsföretag , Främst med hjälp av undersökningar och intervjuer. Panellkonsensus Om en grupp människor med kunskap inom prognosområdet, dela sina tankar och utveckla en prognos. Delfi Metod En undersökningsbaserad teknik som skapar anonymitet i en grupp Det beskrivs i följande video. Samarbetsplanering, prognos och komplettering CPFR är en nyskapande innovation som använder internet för att tillåta människor att samarbeta vid prognosbildning. Det finns två typer av prognosfel. Biasfel uppstår där det finns ett konsekvent misstag som gör att prognosen görs. Slumpmässiga fel är fel Det kan inte förklaras av prognosmodellen de sker slumpmässigt och på en oförutsägbar bas Är Åtgärder för prognosfel inkluderar Mean Absolute Deviation MAD, Mean Absolute Percentage Error MAPE och Tracking Signal Följande video betraktar problem i mänskligt prognosfel. Tracking Signal är ett mått som används för att övervaka prognosens faktiska prestanda över tiden för att se om Det är i linje med förändringar i efterfrågan i den verkliga världen. Den kan användas som ett kvalitetsstyrningsdiagram. I veckan har vi ansett efterfrågan och prognoser med hjälp av både kvalitativa och kvantitativa tekniker. Det har fokuserats på att prognoserna är realistiska och försiktighet har rådgivats om användningen av prognoser baserat på tidigare prestanda, det brukar inte berätta vad framtiden kommer att göra men hjälper dig ofta att förbereda. Följande video presenterar användningen av informationsteknik för att förutse och är kanske en humoristisk slutsats för detta Veckans material. SCRC Artikelbibliotek Tidsseriemodeller Tillvägagångssätt för prognoser En handledning. Tidsseriemodeller Approa Ches att prognosera en handledning. Tidsseriemodeller. Kvantitativa prognosmodeller som använder chronologiskt ordnade data för att utveckla prognoser. Antag att det som hände tidigare är en bra utgångspunkt för att förutsäga vad som kommer att hända i framtiden. Dessa modeller kan utformas till konto för. Seasonality effects. Can snabbt appliceras på ett stort antal produkter. Förutsägningsnoggrannighetsåtgärder kan användas för att identifiera prognoser som behöver justeringshantering genom undantag. Rörlighet, trendsäsong. Skilja mellan slumpmässiga fluktuationer sanna förändringar i underliggande efterfrågan mönster. Simplicity är en dygd Välj den enklaste modellen som gör jobbet. h2 Flytta genomsnittliga modeller. Baserad på sista x perioder. Smoder ut slumpmässiga fluktuationer. Differenta vikter kan tillämpas på tidigare observationer, om Önskad. Notera hur prognoserna släpper ut variationer. SÄKERHETSKEDIN MINDED. Den statistiska prognosen baseras på flera typer av formel. Formuleringar som prognosmodellerna är baserade på. Formuler som används för att utvärdera prognosresultaten. Formulär för att beräkna toleransbanan för automatisk utjämningskorrektion. Formuler för prognosmodeller. Movande medelmodell. Denna modell används för att utesluta oegentligheter i tidsseriemönstret. Medelvärdet av ns sista serievärden beräknas. Medelvärdet kan alltid beräknas från n-värden enligt formel 1.Formula för det rörliga genomsnittet. Till det nya genomsnittet beräknas från föregående medelvärde och nuvärdet viktat med 1 n, min oss det äldsta värdet viktat med 1 n. Detta förfarande är endast lämpligt för tidsserier som är konstanta, det vill säga för tidsserier utan trendliknande eller årstidsmönster. Eftersom alla historiska data är lika viktade med faktor 1 n, Det tar exakt n perioder för prognosen att anpassa sig till en möjlig nivåförändring. Växlad rörlig genomsnittsmodell. Du uppnår bättre resultat än de som erhållits med den glidande genomsnittsmodellen genom att införa viktningsfaktorer för varje historiskt värde. I den viktade glidande genomsnittsmodellen är alla historiska värdet viktas med faktorn R Summan av viktningsfaktorerna är 1 se formlerna 3 och 4 nedan. Formeln för det vägda rörliga genomsnittet. Om tidsserierna som ska prognostiseras innehåller trendliknande variationer kommer du att uppnå bättre resultat med hjälp av Viktad glidande genomsnittsmodell i stället för den glidande genomsnittsmodellen Den viktade glidande genomsnittsmodellen väger den senaste informationen högre än äldre data vid bestämning av medelvärdet, förutsatt att du har valt Viktningsfaktorerna Följaktligen kan systemet reagera snabbare på en nivåförändring. Någontakten i denna modell beror till stor del på ditt val av viktningsfaktorer. Om tidsseriemönstret ändras måste du också anpassa viktningsfaktorerna. Beställa exponentiell utjämningsmodell. Principerna bakom denna modell är de äldre tidsserievärdena, desto mindre viktiga blir de för beräkning av prognosen. Nuvarande prognosfel beaktas i efterföljande prognoser. Den exponentiella utjämningskonstanten kan vara härledd från ovanstående överväganden, se formel 5 nedan. I detta fall används formeln för att beräkna grundvärdet. En enkel transformation ger grundformeln för exponentiell utjämning, se formel 6 nedan. Formuler för exponentiell utjämning. Bestämning av grundvärdet. För att bestämma Prognosvärdet, allt du behöver är det föregående prognosvärdet, det sista historiska värdet och alfa-utjämningsfaktorn. Denna utjämning Faktor vikter de senaste historiska värdena mer än de mindre nyanställda, så de har större inverkan på prognosen. Hur snabbt reagerar prognosen på en förändring av mönstret beror på utjämningsfaktorn. Om du väljer 0 för alfa, kommer det nya genomsnittet att Vara lika med den gamla. I det här fallet är det beräknade grundvärdet förblir det vill säga prognosen reagerar inte på aktuella data. Om du väljer 1 för alfavärdet kommer det nya genomsnittet att motsvara det sista värdet i tidsserierna. De vanligaste värdena för alfanumer är därför mellan 0 1 och 0 5 Exempelvis värderar ett alfas värde av 0 5 historiska värden enligt följande.1st historiskt värde 50.2nd historiskt värde 25.3rd historiskt värde 12 5,4 historiskt värde 6 25. Viktningar av historiska data kan ändras med en enda parameter Därför är det relativt lätt att reagera på förändringar i tidsserierna. Den konstanta modellen för första ordningens exponentiell utjämning härledd ovan kan appliceras på tidsserier som inte har Ve trend-liknande mönster eller säsongsmässiga variationer. Allmän formel för förstordningsexponentiell utjämning. Med den grundläggande formeln härledd över 6 bestäms den allmänna formeln för första ordningens exponentiella utjämning 7 genom att ta hänsyn till både trend och säsongsvariationer här. Basvärdet, trendvärdet och säsongsindexet beräknas som visas i formlerna 8 10.Formuler för förstordningsexponentiell utjämning. Annan order-exponentiell utjämningsmodell. Om en tidsserie över flera perioder visar en förändring i medelvärdet Värde som motsvarar trendmodellen ligger prognosvärdena alltid bakom de faktiska värdena med en eller flera perioder i det första ordningens exponentiella utjämningsförfarande. Du kan uppnå en effektivare justering av prognosen till det aktuella värdesmönstret genom att använda andra order exponentiell utjämning. Den andra ordens exponentiella utjämningsmodellen är baserad på en linjär trend och består av två ekvationer se formel 11 Den första ekvationen motsvarar tha T för första ordningens exponentiella utjämning utom för de fäste indexerna I den andra ekvationen används de värden som beräknas i den första ekvationen som initialvärden och släts igen. Formulär för andraordningsexponentiell utjämning. Förutsägningsutvärderingskriterier. Varje prognos bör tillhandahålla Någon form för beslutsfattande SAP R 3 System beräknar följande parametrar för att utvärdera en prognos s quality. Error total. Mean absolut avvikelse MAD. Tracking signal. Theilcoefficient. Mean Absolute Deviation for Forecast Initialization. Mean Absolute Deviation for Ex - Post Forecast. Formula för Tolerance Lane. To korrigera outliers automatiskt i historiska data som prognosen är baserad på, väljer du Outlier kontroll i prognosprofilen. Systemet beräknar sedan en toleransväg för den historiska tidsserien, baserat på sigmafaktorn Historiska data som ligger utanför toleransbanan korrigeras så att den motsvarar eftervärdet för den tiden i tiden I Om du kör prognosen online, är historiska data som korrigerats automatiskt av den här funktionen angiven i kolumn C i dialogrutan Prognoshistoriska värden. Bredden på toleransbanan för outlierstyrning definieras av sigmafaktorn. Ju mindre sigmafaktorn , desto större är kontrollen Standard sigmafaktorn är 1, vilket innebär att 90 av data förblir okorrigerade Om du ställer in sigmafaktorn själv ställer du in den på mellan 0 6 och 2.